statsmodels

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statsmodel : 데이터를 시뮬레이트하고 간단한 선형 회귀 분석을 실행하십시오.

저는 python statsmodels 패키지를 처음 사용합니다. 나는 log (x)에 선형 적으로 관련된 몇 가지 데이터를 시뮬레이션하고 statsmodels 공식 인터페이스를 사용하여 간단한 선형 회귀 분석을 실행하려고한다. 여기 코드는 다음과 같습니다 ValueError Traceback (most recent call last) <ip

python statsmodels 2017-02-02

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데이터를 정규화 한 후 회귀 분석을 사용하여 y를 어떻게 예측합니까?

데이터를 정규화하고 회귀 분석을 적용하여 수율 (y)을 예측했습니다. 하지만 내 예상 출력도에서 제공 그럴 데이터 0 1에, 내 정확한 데이터 번호 내 예측 대답을 원하는 (0 ~ 1 년) 정규화 : Total_yield(y) Rain(x) 64799.30 720.1 77232.40 382.9 88487.70 1198.2

scikit-learn regression normalization linear-regression statsmodels 2017-02-09

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VIF 계산 statsmodel에 VIF를 계산하기위한 코드는 아래와 같다

에게 를 statsmodel. Wooldridge의 "Introductory Econometrics (6ed)"에 따라 요격이 포함되어야한다고 생각합니다. "... Xj를 다른 모든 독립 변수에 회귀시키는 R 제곱 (및 요격을 포함한)." statmodels가 잘못 되었습니까? 제가 확인할 수있는 다른 패키지가 있습니까? 감사. statsmodels를 사용

python regression statsmodels 2017-02-09

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통계 모델을 사용하여 Python으로 Dickey Fuller를 테스트했습니다.

저는 안정도를 테스트하기 위해 여러 (~ 500) 시계열에 대해 ADF 테스트를 수행하고 있습니다. 그래서 나는 그들 각각에 대해 정확한 수의 래그를 선택하는 양적 방법이 필요합니다. 가능한 한 접근법은 테스트를 위해 샘플의 80 %를 사용하고 회귀의 매개 변수를 가져 와서 ssr (제곱 회귀의 합)을 계산하고 최소값을 검색하는 것입니다. 그러나 이것이 과

python statsmodels 2017-02-13

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seasonal_decompose : 시리즈의 피연산자와 함께 피연산자를 브로드 캐스팅 할 수 없음

이 주제에 관해 많은 질문이 있지만이 문제를 해결하는 데 도움이되지는 못했습니다. 나는 정말로 이것에 붙어있다. 간단한 시리즈 : 0 2016-01-31 266 2016-02-29 235 2016-03-31 347 2016-04-30 514 2016-05-31 374 2016-06-30 250 2016-07-31 441 2016-08-31 4

pandas numpy time-series statsmodels decomposition 2017-02-21

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Python - 클래스 메서드는 클래스 매개 변수를 상속합니까?

파이썬에서 StatsModel Linear Mixed Effects Models을 이해하려고합니다. 모델 클래스는 다음과 같다 '그룹의 매개 변수가 class statsmodels.regression.mixed_linear_model.MixedLM(endog, exog, groups, exog_re=None, use_sqrt

python class methods statsmodels 2017-02-21

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왜 aic_min_order를 사용하면서 '계산 된 초기 AR 계수가 고정되어 있지 않습니다'?

[1, 6, 1, 6, 1, 6]과 같은 데이터를 생성하고 정규 분포에서 노이즈를 추가합니다. 주문을 선택하려면 arma_order_select_ic을 사용합니다. 그런 다음 aic_min_order를 사용하여 ARMA 모델에 맞 춥니 다. 가끔 모델이 잘 작동합니다. 그러나 때로는 ValueError가 발생합니다. ValueError: The comput

python time-series statsmodels 2017-02-25

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Statsmodels API : SARIMAX 함수가 없습니다.

저는 시계열 분석에 대한 지침을 따르려고하고 있으며 초기에 장애물을 맞았습니다. 은 "SARIMAX"라이브러리는 statsmodels 웹 사이트에 따라, 다음 구문을 사용하여 사용할 수 없습니다 : import statsmodels.api as sm sm.tsa.statespace.SARIMAX 나는 또한 예에서 봤는데 : sm.tsa.SARIMAX

python time-series regression statsmodels 2017-03-04

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통계 모델 SARIMAX : maxlag 오류를 어떻게 처리 할 수 ​​있습니까?

SARIMAX를 사용하여 계절 시계열을 예측하려고합니다. 시계열은 PV 피드 인의 일일 최대 값을 고려하며 365 일 주기성을 가정합니다. 나는 때문에 내주기의 365 seasonal_order에서의 설정 mod= SARIMAX(realy.Max, order=(0,1,1), seasonal_order=(0,1,1,365)) results_SARIMAX =

python time-series forecasting statsmodels 2017-03-09

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statsmodels OLS 적합 계산 시간

몇 가지 간단한 OLS 회귀 분석을 위해 statsmodels.api를 사용하고 있습니다 ... 그리고 어쨌든 스크립트를 실행할 때마다 model.fit에 머물렀고 그 이유를 알 수 없었습니다. 여기 내 코드의 단편이다 import statsmodels.api as sm merged 는 회귀 같은 팬더 데이터 프레임이고 memoscore 내 종속 변수로

python statsmodels 2017-01-25

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